很多人对AI Agent的理解太片面

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文章摘要


【关 键 词】 AI智能体多Agent翻译思维链COTAI工作流问题本质

AI智能体(Agent)在解决问题方面备受关注,但并非所有情况下都是万能的。吴恩达提出的多Agent翻译方法通过三个Agent的协同工作提升了翻译质量,但其他方法,如基于Prompt的翻译,也能通过三个步骤(直译、反思、意译)实现高质量翻译。关键在于使用思维链(Chain of Thought, COT)提升生成质量,而不一定需要多个Agent。

设计适合AI的工作流是解决问题的核心。首先,不应局限于人类现有解决方案,而应探索更适合AI的方法。例如,专业翻译员可以直接输出高质量翻译,而AI翻译最初是直接输出,导致生硬。发现COT有效后,可以设计分步骤的AI工作流。其次,不必完全依赖AI做决策,而是让AI辅助决策或做简单决策。如AutoGPT项目虽有创新,但因AI智能程度有限,未能解决实际问题。主流应用是将AI作为”副驾驶”,辅助人类完成任务。

此外,应结合不同领域的AI模型或工具设计合适的工作流。LLM的出现降低了AI使用的门槛,但过度依赖LLM可能导致忽略其他AI模型。结合不同模型设计工作流,如PDF转Markdown的PDFGPT项目和漫画翻译的comic-translate项目,能更好地解决问题。

最后,AI只是解决问题的工具,应回归问题本质,运用第一性原理思维,从基本条件出发,解构问题,找到最优解决方案。设计合适的AI工作流,让AI完成其擅长的工作,是发挥AI最大效能的关键。

总之,AI智能体并非万能,设计适合AI的工作流才是解决问题的核心。应避免局限在人类解决方案上,不必完全依赖AI做决策,结合不同AI模型设计工作流,并回归问题本质,将AI作为工具,发挥其最大效能。

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【原文链接】 阅读原文 [ 2659字 | 11分钟 ]
【原文作者】 AI大模型实验室
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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